Mistral Small 24B Instruct 2501
Red Neuronal
Mistral Small 24B Instruct 2501: modelo de lenguaje de Mistral AI de 24B parámetros, optimizado para una baja latencia de respuesta
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Mistral Small 24B Instruct 2501?
Mistral Small 24B Instruct 2501 es un modelo de lenguaje de Mistral AI de 24 mil millones de parámetros, diseñado con una idea central: responder rápidamente en tareas cotidianas. El desarrollador lo lanza bajo licencia Apache 2.0 en dos variantes: preentrenado y ajustado por instrucciones; la versión Instruct está diseñada para seguir indicaciones directas del usuario. Su tamaño compacto ofrece baja latencia donde la velocidad de reacción es clave, más que el razonamiento prolongado. En BotHub, el modelo está disponible sin necesidad de VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos solo por los tokens consumidos, los cuales no caducan. En la misma ventana, tienes acceso a más de 250 modelos, permitiéndote cambiar fácilmente entre ellos para comparar respuestas con la misma consulta. Además, la API unificada de BotHub permite integrar Mistral Small en tu producto y cambiar de modelo más tarde sin reescribir la integración. Es ideal cuando necesitas un asistente receptivo para soporte, procesamiento masivo y etiquetado de textos, extracción de datos de documentos, borradores de correos y materiales estándar, o como una capa auxiliar rápida junto a modelos más pesados.Preguntas frecuentes sobre Mistral Small 24B Instruct 2501
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Mistral con un contexto de 32 000 tokens. Es adecuado para escribir y editar textos, trabajar con código, responder preguntas sobre documentos e imágenes cargados, así como para escenarios con llamadas a funciones: chatbots, asistentes y servicios internos de la empresa.
El límite de salida es de 16 384 tokens por respuesta, lo que equivale a decenas de miles de caracteres: suficiente para un artículo largo, un análisis detallado o un fragmento de código extenso. El contexto total del diálogo es de 32 000 tokens, y la consulta junto con la respuesta caben dentro de este límite.
No se ha registrado un modo de razonamiento separado con una cadena de pensamiento visible en nuestros datos. Sin embargo, puedes pedirle al modelo en el prompt que descomponga la tarea paso a paso, verifique el proceso de solución y solo entonces proporcione el resultado; esto ayuda notablemente en tareas complejas.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Esto es útil para integraciones: el modelo decide por sí mismo qué herramienta llamar y devuelve la respuesta en el esquema especificado. En BotHub, todo funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI.
Además de texto, se aceptan imágenes y documentos como entrada: puedes mostrar una captura de pantalla, un esquema o enviar un archivo y hacer preguntas sobre el contenido. Para voz, transcripción o trabajo con video, cambia a un modelo especializado; en BotHub, esto se hace en la misma ventana.
Mistral declara que sus modelos instruct son multilingües, y el ruso está entre los idiomas compatibles, por lo que el modelo maneja bien las tareas laborales habituales. Es más fácil comprobar si el estilo de las respuestas te satisface probándolo con tus propios prompts; el acceso en BotHub funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras.